GPT‑4.5 এর পরিচিতি
আমাদের সবচেয়ে শক্তিশালী GPT মডেলের একটি গবেষণা প্রিভিউ। সারা বিশ্বের Pro ব্যবহারকারী এবং ডেভেলপারদের জন্য উপলব্ধ।
আমরা GPT‑4.5-এর একটি গবেষণা প্রিভিউ প্রকাশ করছি—আমাদের এখনও পর্যন্ত চ্যাটের জন্য সবচেয়ে বড় এবং সেরা মডেল. GPT‑4.5 প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং পোস্ট-প্রশিক্ষণ-কে আরও বড় পরিসরে নিয়ে যাওয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি. অ-তত্ত্বাবধানকৃত শিক্ষণের পরিসর বৃদ্ধি করে, GPT‑4.5 তার প্যাটার্ন চেনার, সংযোগ খুঁজে বের করার, এবং যুক্তিপ্রয়োগ ছাড়াই সৃষ্টিশীল অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করার ক্ষমতা উন্নত করে.
প্রাথমিক পরীক্ষায় দেখা গেছে যে GPT‑4.5 এর সাথে মিথস্ক্রিয়া আরও বেশি স্বাভাবিক মনে হয়. এর বিস্তৃত জ্ঞানভিত্তি, ব্যবহারকারীর ইচ্ছা অনুসরণ করার উন্নত ক্ষমতা, এবং বাড়তি “EQ” একে লেখালেখি উন্নত করা, প্রোগ্রামিং, এবং বাস্তব সমস্যার সমাধানের মতো কাজে কার্যকর করে তোলে. আমরা আরও আশা করছি এটি কম হ্যালুসিনেট করবে.
আমরা GPT‑4.5 এর শক্তি এবং সীমাবদ্ধতাগুলো আরও ভালভাবে বোঝার জন্য একটি গবেষণা প্রিভিউ হিসাবে শেয়ার করছি. আমরা এখনও খুঁজে দেখছি এটি কী করতে সক্ষম এবং আমরা দেখতে উদগ্রীব কিভাবে মানুষ এটিকে এমনভাবে ব্যবহার করে যা আমরা হয়তো আশা করিনি.
আমরা AI ক্ষমতা বাড়াই দুটি পরিপূরক প্যারাডাইমের পরিসর বৃদ্ধি করে: তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষণ এবং যুক্তিপ্রয়োগ. এগুলো বুদ্ধিমত্তার দুটি অক্ষকে উপস্থাপন করে.
- তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষণ বৈশ্বিক মডেলের সঠিকতা এবং অন্তর্দৃষ্টি বাড়ায়. GPT‑3.5, GPT‑4, এবং GPT‑4.5‑এর মতো মডেল এই প্যারাডাইমকে এগিয়ে নিয়ে যায়.
- যুক্তিপ্রয়োগের পরিসর বৃদ্ধি অন্যদিকে, মডেলগুলোকে চিন্তা করতে এবং প্রতিক্রিয়া জানানোর আগে চিন্তার একটি শৃঙ্খল তৈরি করতে শেখায়, যা তাদের জটিল STEM বা যুক্তিগত সমস্যা মোকাবেলা করার সুযোগ দেয়. OpenAI o1 এবং OpenAI o3‑mini‑এর মতো মডেল এই প্যারাডাইমকে এগিয়ে নিয়ে যায়.
GPT‑4.5 হল স্থাপত্য এবং অপ্টিমাইজেশন উদ্ভাবনের পাশাপাশি কম্পিউট এবং ডেটার পরিসর বৃদ্ধি করে তত্ত্বাবধানবিহীন শিক্ষণের পরিসর বৃদ্ধির একটি উদাহরণ. Microsoft Azure AI সুপারকম্পিউটারে GPT‑4.5 প্রশিক্ষিত হয়েছিল. এর ফলে তৈরি হয়েছে এমন এক মডেল যার জ্ঞানের পরিধি আরও বিস্তৃত এবং বিশ্ব সম্পর্কে গভীরতর বোঝাপড়া রয়েছে, যা হ্যালুসিনেশন কমিয়ে আনে এবং বিভিন্ন বিষয়ে আরও বেশি নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে.
GPT প্যারাডাইম পরিসর বৃদ্ধি
গভীরতর বিশ্বজ্ঞান
SimpleQA সঠিকতা (উচ্চ মান ভালো)
SimpleQA হ্যালুসিনেশন রেট (কম মান ভালো)
SimpleQA সহজ কিন্তু চ্যালেঞ্জিং জ্ঞান সংক্রান্ত প্রশ্নগুলোতে LLM (বৃহৎ ভাষার মডেল) এর বাস্তবতা পরিমাপ করে.
যখন আমরা আমাদের মডেলগুলোর পরিসর বৃদ্ধি করি এবং তারা আরও জটিল সমস্যা সমাধান করে, তখন তাদের মানুষের চাহিদা এবং উদ্দেশ্যের গভীরতর বোঝাপড়া শেখানো ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে. GPT‑4.5‑এর জন্য আমরা নতুন, স্কেলেবল কৌশল তৈরি করেছি যা ছোট মডেল থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করে বৃহত্তর এবং আরও শক্তিশালী মডেলগুলোকে প্রশিক্ষিত করা সম্ভব করে. এই কৌশলগুলো GPT‑4.5‑এর উন্নতি সাধন করে পরিচালনাযোগ্যতা, সূক্ষ্মতার উপলব্ধি এবং স্বাভাবিক কথোপকথন.
মানব টেস্টারদের সাথে তুলনামূলক ইভ্যালুয়েশন
মানুষের পছন্দ পরিমাপ করে যে কত শতাংশ কুয়েরিতে পরীক্ষকরা GPT‑4o এর চেয়ে GPT‑4.5 কে বেশি পছন্দ করেছেন.
বিশ্ব নিয়ে গভীর বোঝাপড়া ও উন্নত সহযোগিতাকে একত্রে এনে, মডেলটি উষ্ণ ও অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ কথোপকথনে ধারণাগুলোকে স্বাভাবিকভাবে একীভূত করে যা মানব সহযোগিতার ছন্দের সঙ্গে আরও সাযুজ্যপূর্ণ। GPT‑4.5 মানুষের অর্থ কী তা আরও ভালভাবে বুঝতে পারে এবং সূক্ষ্ম ইঙ্গিত বা অন্তর্নিহিত প্রত্যাশাগুলিকে আরও সূক্ষ্মতা এবং "EQ" দিয়ে ব্যাখ্যা করে। GPT‑4.5 আরও শক্তিশালী নান্দনিক অন্তর্দৃষ্টি ও সৃজনশীলতা প্রদর্শন করে। লেখালেখি এবং নকশায় সাহায্য করার ক্ষেত্রে এটি বিশেষ দক্ষ।
ব্যবহারক্ষেত্র
GPT-4.5
GPT‑4.5 বৃহত্তর "EQ" দেখায় এবং কখন আরও কথোপকথনে আমন্ত্রণ জানাতে হবে এবং কখন ব্যবহারকারীকে বিস্তৃত তথ্য প্রদান করতে হবে তা জানে.
GPT‑4.5 উত্তর দেওয়ার আগে ভাবে না, যা তার শক্তিগুলোকে OpenAI o1‑এর মতো যুক্তিযুক্তিপ্রয়োগমূলক মডেল থেকে বিশেষভাবে আলাদা করে তোলে. OpenAI o1 এবং OpenAI o3‑mini‑এর তুলনায়, GPT‑4.5 একটি আরও সাধারণ কাজের, প্রাকৃতিকভাবে স্মার্টার মডেল. আমরা বিশ্বাস করি যুক্তিপ্রয়োগ ভবিষ্যতের মডেলগুলোর একটি মূল সক্ষমতা হবে, এবং পরিসর বৃদ্ধি করার দুটি উপায়—প্রাক-প্রশিক্ষণ ও যুক্তিপ্রয়োগ—পরস্পরকে পরিপূরক করবে. GPT‑4.5‑এর মতো মডেল প্রাক-প্রশিক্ষণের মাধ্যমে আরও স্মার্ট এবং জ্ঞানসমৃদ্ধ হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে, তারা যুক্তিপ্রয়োগমূলক এবং টুল-ইউজিং এজেন্টদের জন্য আরও শক্তিশালী ভিত্তি হিসেবে কাজ করবে.
মডেলের সক্ষমতা বাড়ার প্রতিটি ধাপ একে আরও নিরাপদ করার সুযোগও বটে. GPT‑4.5 কে তত্ত্বাবধানের জন্য নতুন কৌশলের সাথে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল যা GPT‑4o এর জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতির মতো ঐতিহ্যবাহী তদারকি-অধীন সূক্ষতা-প্রদান (SFT) এবং মানুষের প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে মজবুতিকরণ শিক্ষণ (RLHF) পদ্ধতির সাথে মিলিত হয়. আমরা আশা করি এই কাজ ভবিষ্যতের আরও সক্ষম মডেলগুলোকে সারিবদ্ধ করার ভিত্তি হিসেবে কাজ করবে.
আমাদের উন্নতিগুলোকে জোর দিয়ে পরীক্ষা করার জন্য, আমরা আমাদের প্রস্তুতি কাঠামো(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) অনুসারে স্থাপনের আগে নিরাপত্তা পরীক্ষার একটি স্যুট পরিচালনা করেছি. আমরা দেখেছি GPT প্যারাডাইম পরিসর বৃদ্ধি করা আমাদের মূল্যায়ন জুড়ে সক্ষমতা উন্নয়নে অবদান রেখেছে. আমরা সহগামী সিস্টেম কার্ডে এই মূল্যায়নের বিস্তারিত ফলাফল প্রকাশ করছি.
আজ থেকেই ChatGPT Pro ব্যবহারকারীরা ওয়েব, মোবাইল এবং ডেস্কটপে মডেল পিকার থেকে GPT‑4.5 সিলেক্ট করতে পারবেন. আমরা পরবর্তী সপ্তাহে Plus এবং Team ব্যবহারকারীদের জন্য, তারপর পরের সপ্তাহে Enterprise এবং Edu ব্যবহারকারীদের জন্য এটি চালু করব.
GPT‑4.5 সার্চের মাধ্যমে সর্বশেষ আপডেটেড তথ্য অ্যাক্সেস করতে পারে, ফাইল ও চিত্র আপলোড সাপোর্ট করে, এবং canvas ব্যবহার করে রাইটিং ও কোডে কাজ করতে পারে. তবে, GPT‑4.5 বর্তমানে ChatGPT‑এ ভয়েস মোড, ভিডিও, এবং স্ক্রিনশেয়ারিং-এর মতো মাল্টিমোডাল ফিচার সাপোর্ট করে না. ভবিষ্যতে আমরা ব্যবহারকারী অভিজ্ঞতা সহজ করতে কাজ করব, যাতে AI আপনার জন্য “জাস্ট ওয়ার্কস”.
আমরা সকল পেইড ব্যবহারের স্তর(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) এর নির্মাতাদের জন্য Chat Completions API, Assistants API এবং Batch API-তে GPT‑4.5 এর প্রিভিউও দেখছি. মডেলটি ফাংশন কলিং, স্ট্রাকচার্ড আউটপুটস, স্ট্রিমিং, এবং সিস্টেম মেসেজের মতো মূল বৈশিষ্ট্য সমর্থন করে. এটি চিত্র ইনপুটের মাধ্যমে ভিশন ক্ষমতাও সাপোর্ট করে.
প্রাথমিক পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে, ডেভেলপাররা GPT‑4.5 কে বিশেষভাবে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য কার্যকর মনে করতে পারেন যা এর উচ্চতর মানসিক বুদ্ধিমত্তা এবং সৃজনশীলতা থেকে উপকৃত হয়—যেমন লেখালেখিতে সহায়তা, যোগাযোগ, শিক্ষণ, কোচিং, এবং ব্রেইনস্টর্মিং. এটি এজেন্টিক পরিকল্পনা এবং বাস্তবায়নের ক্ষেত্রেও শক্তিশালী সক্ষমতা দেখায়, যার মধ্যে রয়েছে বহু-পদক্ষেপ কোডিং কর্মপ্রবাহ এবং জটিল কাজ অটোমেশন.
GPT‑4.5 একটি খুব বড় এবং কম্পিউট-ইন্টেনসিভ মডেল, যা GPT‑4o এর চেয়ে বেশি ব্যয়বহুল এবং GPT‑4o এর প্রতিস্থাপন নয়. এই কারণে, আমরা মূল্যায়ন করছি যে আমরা ভবিষ্যতের মডেল তৈরির সাথে বর্তমান সক্ষমতা সমর্থনের ভারসাম্য বজায় রেখে দীর্ঘমেয়াদে API-তে এটি পরিবেশন করা চালিয়ে যাব কিনা. আমরা বাস্তব পরিবেশে এর সামর্থ্য, সক্ষমতা, এবং সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনের বিষয়ে আরও জানার অপেক্ষায় আছি. যদি GPT‑4.5 আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে অনন্য মান সরবরাহ করে, তবে আপনার প্রতিক্রিয়া(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) আমাদের সিদ্ধান্তকে নির্দেশনা দিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে.
প্রতিটি নতুন কম্পিউট বিশালতার সঙ্গে আসে নতুন সক্ষমতা. GPT‑4.5 হল তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষণে যা সম্ভব তার অগ্রগামী একটি মডেল. কমিউনিটির সৃজনশীলতা নতুন সক্ষমতা ও অপ্রত্যাশিত ব্যবহারের ক্ষেত্র আবিষ্কার আমাদের ক্রমাগত বিস্মিত করে চলেছে. GPT‑4.5 এর মাধ্যমে, আমরা আপনাকে তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষণের সীমানায় অন্বেষণ করতে এবং আমাদের সাথে নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করতে আমন্ত্রণ জানাচ্ছি.
নিচে আমরা GPT‑4.5 প্রদান করছি ঐতিহ্যগতভাবে যুক্তিপ্রয়োগের সাথে সম্পর্কিত কাজগুলোতে এর বর্তমান কর্মক্ষমতা চিত্রিত করার জন্য স্ট্যান্ডার্ড একাডেমিক মানদণ্ডের উপর ফলাফল. এমনকি নিছক তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষণের পরিসর বৃদ্ধি করেও, GPT‑4.5 পূর্ববর্তী মডেলগুলোর যেমন GPT‑4o‑এর তুলনায় অর্থপূর্ণ উন্নতি দেখায়. তবুও, আমরা GPT‑4.5 এর আরও সম্পূর্ণ চিত্র পাওয়ার জন্য অপেক্ষা করছি এই রিলিজের মাধ্যমে আমরা সক্ষমতা বৃদ্ধি করছি, কারণ আমরা স্বীকার করি যে একাডেমিক মানদণ্ড সবসময় বাস্তব-বিশ্বের উপযোগিতা প্রতিফলিত করে না.
মডেল মূল্যায়নের স্কোর
GPT‑4.5 | GPT‑4o | OpenAI o3‑mini (high) | |
GPQA (বিজ্ঞান) | 71.4% | 53.6% | 79.7% |
AIME ‘24 (গণিত) | 36.7% | 9.3% | 87.3% |
MMMLU (বহুভাষিক) | 85.1% | 81.5% | 81.1% |
MMMU (মাল্টিমোডাল) | 74.4% | 69.1% | - |
SWE-ল্যান্সার ডায়মন্ড (কোডিং)* | 32.6% $186,125 | 23.3% $138,750 | 10.8% $89,625 |
SWE-বেঞ্চ ভেরিফায়েড (কোডিং)* | 38.0% | 30.7% | 61.0% |
*প্রদর্শিত সংখ্যা সর্বোত্তম অভ্যন্তরীণ কর্মক্ষমতা উপস্থাপন করে.
লেখকবৃন্দ
মূল অবদানকারীগণ
Adam Goucher, Alex Paino, Ali Kamali, Amin Tootoonchian, Andrew Tulloch, Ben Sokolowsky, Clemens Winter, Colin Wei, Daniel Kappler, Daniel Levy, Felipe Petroski Such, Geoff Salmon, Ian O’Connell, Jason Teplitz, Kai Chen, Nik Tezak, Prafulla Dhariwal, Rapha Gontijo Lopes, Sam Schoenholz, Youlong Cheng, Yujia Jin, Yunxing Dai
গবেষণা
মূল অবদানকারীগণ
আইডেন লো, অ্যালেক র্যাডফোর্ড, অ্যালেক্স কার্নি, অ্যালেক্স নিকল, অ্যালেক্সিস কনেউ, অনন্যা কুমার, বেন ওয়াং, শার্লট কোল, এলিজাবেথ ইয়াং, গ্যাব্রিয়েল গোহ, হাদি সালমান, হাইট্যাং হু, হিউও জুন, ইয়ান সোহল, ইশান গুলরজনি, জ্যাকব কক্সন, জেমস বেটকার, জেমি কিরোস, জেসিকা ল্যান্ডন, কাইল লুথার, লিয়া গাই, লুকাস কন্ড্রাকিউক, লিরিক ডোশি, মিখাইল পাভলভ, কিমিং ইউয়ান, রেইমার লেইক, রোওয়ান জেলার্স, শন মেৎজগার, শেংজিয়া ঝ্যাও, স্পেন্সার প্যাপেই, টাও ওয়্যাং
অবদানকারীগণ
অ্যাডাম লিরার, অ্যাড্রিয়েন ইকোফেট, আইডান ম্যাকলাফলিন, অ্যালেক্সান্দার প্রোকোফিয়েভ, অ্যালেক্সান্দ্রা বার, অ্যালান জাব্রি, অ্যান্ড্রু গিবিয়ানস্কি, অ্যান্ড্রু শ্মিডট, কেইসি চু, চাক লি, চেলসি ভস, ক্রিস হ্যালাসি, ক্রিস কচ, ক্রিস্টিন ম্যাকলিভে, ডেভিড মেলি, ডিমিট্রিস টসিপ্রাস, এরিক সিগলার, ইরিন কাভানো, ফারজাদ খোরাসানি, হুইওয়েন চ্যাং, ইলিয়া কস্ট্রিকভ, ইশান সিংগাল, জি লিন, জিয়াহুই ইউ, জিং ইউ ঝ্যাং, জন রিজ্জো, জং উক কিম, জয়েস লি, জুনট্যাং ঝুয়াং, লিও লিউ, লি জিং, লং ওউইয়াং, লুইস ফৌভ্রিয়ের, মো ব্যাভারিয়ান, নিক স্ট্যাথাস, নিতিশ কেস্কর, ওলেগ মার্ক, প্রেসটন বোম্যান, স্কটি ইয়ান, এসকিউ ম্যাহ, টাও জু, টেইলর গর্ডন, ভ্যালেরি কি, ওয়েন্ডা ঝৌ, ইউ ঝ্যাং
পরিসর বৃদ্ধি
মূল অবদানকারীগণ
অ্যালেক্স চৌ, অ্যালেক্স রেনজিন, আলেকজান্দ্রা স্পাইরা, আভি নায়েক, বেন লেইমবার্গার, ক্রিস্টোফার হেসে, ডাক ফং নগুয়েন, ডিংহুয়া লি, এরিক পিটারসন, ফ্রান্সিস ঝ্যাং, জিন ওডেন, কাই ফ্রিক, কাই হায়াশি, ল্যারি এলভি, লেকি জু, লিন ইয়াং, ম্যাডেলিন থম্পসন, মাইকেল পেট্রোভ, মিগুয়েল কাস্ত্রো, নাতালিয়া গিমেলশেইন, ফিল টিলেট, রেজা জামানি, রায়ান চিউ স্ট্যানলি হসিয়েহ, স্টিভ লি, স্টুয়ার্ট হল, টমাস রাউক্স, তিয়ানহাও ঝেং, বিশাল কুও, ইয়ংজিক কিম, ইউচেন ঝাং, ঝুরান লিউ
অবদানকারীগণ
আলভিন ওয়ান, অ্যান্ড্রু ক্যান, অ্যান্ড্রু কোডিস্পটি, অ্যানটোইন পেলিস, অনুজ কালিয়া, আরন হার্স্ট, অ্যাভিটাল অলিভার, ব্রাড বার্নস, ব্রায়ান হ্সু, চেং ডিং, চেন শেন, চেং চ্যাং, ক্রিশ্চিয়ান গিবসন, ক্রিস্টোফার বার্নার, ডানকান ফিন্ডলে, ফ্যান ওয়াং, ফ্যাংগিওয়ান লি, গিয়ানলুকা বোরেলো, হিথার শ্মিডট, হেনরিক পন্ড ডি ওলিভেইরা পিন্টো, ইকাই ল্যান, জিয়াই ওয়েং, জেমস ক্রুকস, জস ক্রাইজেভেল্ড, জুনরু শাও, কেনি হ্সু, কেনি নগুইয়েন, কেভিন কিং, লিয়াহ বুর্খার্ডট, লিও চেন, লিন্ডেন লি, লু ঝ্যাং, মাহমৌদ ইয়ারিবি, মারাট ডুখান, মাটেউসৎ লিটউইন, মিকি হ্যাব্রিন, নাটান লাফন্টেইন, পাভেল বেলোভ, পেং সু, প্রসাদ চাক্কা, র্যাচেল লিম, রাজকুমার স্যামুয়েল, রেনড গবার্ট, রোরি কারমাইকেল, সারাহ ডং, শান্তনু জৈন, শুয়াইকি শিয়া, স্টিভেন লগসডন, টড আন্ডারউড, টনি ঝাও, ওয়েইশিং ঝ্যাং, উইল শেনু, ওয়েই ঝেং, ইংহাই লু, ইউনকিয়াও ঝ্যাং
সুরক্ষা পদ্ধতি
Andrea Vallone, Andy Applebaum, Cameron Raymond, Chong Zhang, Dan Mossing, Elizabeth Proehl, Eric Wallace, Evan Mays, Grace Zhao, Ian Kivlichan, Irina Kofman, Joel Parish, Kevin Liu, Keren Gu-Lemberg, Kristen Ying, Lama Ahmad, Lilian Weng, Leon Maksin, Leyton Ho, Meghan Shah, Michael Lampe, Michele Wang, Miles Wang, Olivia Watkins, Phillip Guo, Samuel Miserendino, Sam Toizer, Sandhini Agarwal, Tejal Patwardhan, Tom Dupré la Tour, Tong Mu, Tyna Eloundou, Yunyun Wang
ডিপ্লয়মেন্ট
Adam Brandon, Adam Perelman, Adele Li, Akshay Nathan, Alan Hayes, Alfred Xue, Alison Ben, Alec Gorge, Alex Guziel, Alex Iftimie, Ally Bennett, Andrew Chen, Andy Wang, Andy Wood, Angad Singh, Anoop Kotha, Antonia Woodford, Anuj Saharan, Ashley Tyra, Atty Eleti, Ben Schneider, Bessie Ji, Beth Hoover, Bill Chen, Blake Samic, Britney Smith, Brian Yu, Caleb Wang, Cary Bassin, Cary Hudson, Charlie Jatt, Chengdu Huang, Chris Beaumont, Christina Huang, Cristina Scheau, Dana Palmie, Daniel Levine, Daryl Neubieser, Dave Cummings, David Sasaki, Dibya Bhattacharjee, Dylan Hunn, Edwin Arbus, Elaine Ya Le, Enis Sert, Eric Kramer, Fred von Lohmann, Freddie Sulit, Gaby Janatpour, Garrett McGrath, Garrett Ollinger, Gary Yang, Hao Sheng, Harold Hotelling, Janardhanan Vembunarayanan, Jeff Harris, Jeffrey Sabin Matsumoto, Jennifer Robinson, Jessica Liang, Jessica Shieh, Jiacheng Yang, Joel Morris, Joseph Florencio, Josh Kaplan, Kan Wu, Karan Sharma, Karen Li, Katie Pypes, Kendal Simon, Kendra Rimbach, Kevin Park, Kevin Rao, Laurance Fauconnet, Lauren Workman, Leher Pathak, Liang Wu, Liang Xiong, Lien Mamitsuka, Lindsay McCallum, Lukas Gross, Manoli Liodakis, Matt Nichols, Michelle Fradin, Minal Khan, Mingxuan Wang, Nacho Soto, Natalie Staudacher, Nikunj Handa, Niko Felix, Ning Liu, Olivier Godement, Oona Gleeson, Philip Pronin, Raymond Li, Reah Miyara, Robert Xiong, Rohan Nuttall, R.J. Marsan, Sara Culver, Scott Ethersmith, Sean Fitzgerald, Shamez Hemani, Sherwin Wu, Shiao Lee, Shuyang Cheng, Siyuan Fu, Spug Golden, Steve Coffey, Steven Heidel, Sundeep Tirumalareddy, Tabarak Khan, Thomas Degry, Thomas Dimson, Tom Stasi, Tomo Hiratsuka, Trevor Creech, Uzair Navid Iftikhar, Victoria Chernova, Victoria Spiegel, Wanning Jiang, Wenlei Xie, Yaming Lin, Yara Khakbaz, Yilei Qian, Yilong Qin, Yo Shavit, Zhi Bie
এক্সিকিউটিভ লিডারশিপ
Aidan Clark, Bob McGrew, David Farhi, Greg Brockman, Hannah Wong, Jakub Pachocki, Johannes Heidecke, Joanne Jang, Kate Rouch, Kevin Weil, Lauren Itow, Liam Fedus, Mark Chen, Mia Glaese, Mira Murati, Nick Ryder, Sam Altman, Srinivas Narayanan, Tal Broda